mysql怎么处理大数据
发布网友
发布时间:2022-04-09 16:19
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热心网友
时间:2022-04-09 17:49
mysql处理大数据很困难吧,不建议使用mysql来处理大数据。
mysql有个针对大数据的产品,叫infobright,可以看看,不过好像是收费的。
或者研究下,Hadoop,Hive等,可处理大数据。
如果有预算,可以使用一些商业大数据产品,国内的譬如永洪科技的大数据BI产品,不仅能高性能处理大数据,还可做数据分析。
当然如果是简单的查询,mysql如果做好索引,可能可以提高性能。
热心网友
时间:2022-04-09 19:07
我们经常会遇到操作一张大表,发现操作时间过长或影响在线业务了,想要回退大表操作的场景。在我们停止大表操作之后,等待回滚是一个很漫长的过程,尽管你可能对知道一些缩短时间的方法,处于对生产环境数据完整性的敬畏,也会选择不做介入。最终选择不作为的原因大多源于对操作影响的不确定性。实践出真知,下面针对两种主要提升事务回滚速度的方式进行验证,一种是提升操作可用内存空间,一种是通过停实例,禁用 redo 回滚方式进行进行验证。
仔细阅读过官方手册的同学,一定留意到了对于提升大事务回滚效率,官方提供了两种方法:一是增加 innodb_buffer_pool_size 参数大小,二是合理利用 innodb_force_recovery=3 参数,跳过事务回滚过程。第一种方式比较温和,innodb_buffer_pool_size 参数是可以动态调整的,可行性也较高。第二种方式相较之下较暴力,但效果较好。
两种方式各有自己的优点,第一种方式对线上业务系统影响较小,不会中断在线业务。第二种方式效果更显著,会短暂影响业务连续,回滚所有没有提交的事务。
热心网友
时间:2022-04-09 20:41
预编译额,使用批量操作 prestmt.addbatch()